Константа-Q нестационарное преобразование Габора
возвращает преобразование constant-Q (CQT), cfs
= cqt(x
)cfs
, входного сигнала x
. Входной сигнал должен иметь не менее четырех выборок.
Если x
является вектором, тогда cqt
возвращает матрицу, соответствующую CQT.
Если x
является матрицей, тогда cqt
получает CQT для каждого столбца (независимого канала) x
. Функция возвращает многомерный массив, соответствующий максимально избыточной версии CQT.
[
возвращает интервалы частот, cfs
,f
,g
,fshifts
,fintervals
] = cqt(x
)fintervals
, соответствующий строкам cfs
. The k
первый элемент fshifts
- сдвиг частоты в интервалах ДПФ между ((k-1) mod N)
и (k mod N)
элемент fintervals
с k = 0,1,2,...,N-1
где N
- количество сдвигов частоты. Потому что MATLAB® индексы от 1, fshifts(1)
содержит сдвиг частоты между fintervals{end}
и fintervals{1}
, fshifts(2)
содержит сдвиг частоты между fintervals{1}
и fintervals{2}
и так далее.
[___] = cqt(___,
возвращает CQT с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value
)Name,Value
аргументы в виде пар, с использованием любого из предыдущих синтаксисов.
cqt(___)
без выходных аргументов строит графики CQT на текущей фигуре. Графическое изображение поддерживается только для векторных входов. Если входной сигнал действителен и Fs
- частота дискретизации, CQT строится в области значений [0,Fs/2]
. Если сигнал сложен, CQT строится в области значений [0,Fs
).
Примечание
В порядок визуализации разреженного CQT коэффициенты должны быть интерполированы. Когда происходит интерполяция, график может иметь значительное намазывание и быть трудным для интерпретации. Если вы хотите построить график CQT, мы рекомендуем использовать TransformType
по умолчанию значение
'full'
.
[1] Holighaus, N., M. Dörfler, G. A. Velasco, and T. Grill. «среда для инвертируемых преобразований Q в реальном времени». Транзакции IEEE по обработке звука, речи и языка. Том 21, № 4, 2013, с. 775-785.
[2] Веласко, Г. А., Н. Холигхаус, М. Дёрфлер и Т. Гриль. «Построение инвертируемого преобразования константы Q с нестационарными системами координат Габора». В работе 14-й Международной конференции по цифровому аудио Эффектов (DAFx-11). Париж, Франция: 2011.
[3] Schörkhuber, C., A. Klapuri, N. Holighaus, and M. Dörfler. Matlab Toolbox for Effective Perfect Reconstruction Time-Frequency Transforms with Log-Frequency Resolution (неопр.) (недоступная ссылка). Представлен на 53-й Международной конференции AES по семантическому аудио. Лондон, Великобритания: 2014.
[4] Пруша, З., П. Л. Сёндергаард, Н. Холигхаус, К. Висмейр, и П. Балаж. Large Частотно-временной Анализ Toolbox 2.0. Sound, Music, and Motion, Lecture Notes in Computer Science 2014, стр. 419-442.